(Imagen generada únicamente con fines ilustrativos)
El límite de repetibilidad, [latex]r[/latex], es un valor crítico derivado de la desviación típica de la repetibilidad ([latex]s_r[/latex]). Representa la máxima diferencia absoluta esperada entre dos resultados de un mismo ensayo, obtenidos en condiciones de repetibilidad, con una probabilidad de 95%. Suele calcularse como [latex]r = 2,8 veces s_r[/latex]. Si la diferencia supera [latex]r[/latex], los resultados se consideran sospechosos.
El límite de repetibilidad proporciona una herramienta práctica para juzgar la aceptabilidad de dos resultados de prueba. Su fundamento estadístico reside en las propiedades de la distribución normal. La diferencia entre dos mediciones extraídas de la misma distribución normal con desviación estándar [latex]s_r[/latex] también se distribuye normalmente con una media de cero y una desviación estándar de [latex]sqrt{s_r^2 + s_r^2} = sqrt{2}s_r[/latex]. Para abarcar el 95 % de estas diferencias, utilizamos un factor de cobertura. Para una distribución normal, este factor es aproximadamente 1,96. Por lo tanto, el límite del 95 % es [latex]1,96 times sqrt{2} times s_r approx 2,77s_r[/latex], que a menudo se redondea a [latex]2,8s_r[/latex] por simplicidad en normas como la ISO 5725.
Un cálculo más preciso utiliza la distribución t de Student, especialmente cuando [latex]s_r[/latex] se estima a partir de un número pequeño de mediciones. La fórmula se convierte en [latex]r = t_{(1-alpha/2, nu)} times sqrt{2} times s_r[/latex], donde [latex]t_{(1-alpha/2, nu)}[/latex] es el valor crítico de la distribución t para un nivel de confianza de [latex]1-alpha[/latex] (por ejemplo, 95%) y [latex]nu[/latex] grados de libertad utilizados para estimar [latex]s_r[/latex]. En la práctica, si un laboratorio realiza dos pruebas en la misma muestra y la diferencia es mayor que [latex]r[/latex], es una señal para investigar posibles problemas como errores de procedimiento, contaminación de la muestra o mal funcionamiento del instrumento.
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Límite de repetibilidad (estadísticas)
(Si la fecha es desconocida o no es relevante, por ejemplo "mecánica de fluidos", se proporciona una estimación redondeada de su aparición notable)
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